预定义指标：

访问级指标，事件级指标，用户级指标。

预定义维度：

设备维度，地域维度，用户来源。

下面我们将分别介绍上述预定义指标体系和预定义维度的具体含义以及应用场景。

12个访问级指标（仅限Web）：

实际应用举例：

（一）通过访问级指标，进行应用状态监测

网站、APP、小程序的运营过程中避免不了出现突发情况，比如突然有一天我们的UV（APP下载量）突然增加了几倍，或者突然有一天，我们的数据衰减了很严重，运营者需要知道原因，此时访问级指标会帮助我们进行及时的预警。

某日：网站的任意事件触发数量突然剧增，经调查发现，出现大量不明攻击事件，技术部紧急做了安全防护，次日攻击事件被拦截。

（二）访问级指标是分析的重要部分

访问级指标是事件分析和漏斗分析里的重要指标，比如想通过了解页面访问到提交订单的转化率来判断页面的引导效率是否足够？

在拥有这样的指标体系后，我们可以通过漏斗分析进行用户留存率的统计。浏览商品详情页的用户和提交订单的用户，发现有将近50%的流失率，接下来我们可以通过分析流失原因来进行转化率优化。

9个事件级指标：

实际应用举例：

在预置了事件级指标体系之后，我们通过事件分析，可以得知访客（用户）在你的应用上何时做了何事，我们可以通过单事件分析和多事件组合分析得到很多用户行为数据，这些数据会反应用户对产品的喜好以及产品易用程度。


从下面的数据表显示，支付订单昨天骤减，而支付订单的用户和联系客服的用户趋势保持一致，可以判断在支付和咨询呈现必然联系。从左侧列表可以看到，我们可以对网站、APP、小程序的任意事件进行埋点以便我们进行相应的数据分析。

5个用户级指标：

实际应用举例：

一款APP想了解我的用户会常用哪些APP？

在用户偏好分析中，少不了用户级指标体系的搭建。通过分析里的用户APP偏好，可以了解自己的用户对哪些APP感兴趣，这样就可以有的放矢的进行广告投放，根据APP偏好，可以让自己的广告投放更精准。


细分维度

10个设备维度：

4个地域维度：

5个用户来源维度：


实际应用场景：

通过细分维度提高核心漏斗转化率，洞察转化率优化空间

解决流程：

1、构建转化漏斗：通过漏斗分析，清晰展示漏斗的转化率

2、通过细分维度进行漏斗下钻，发现移动端的转化率明显低于平均水平

3、解决办法：首先通过行为序列判断交互是否因为兼容而产生问题，其次去为移动端单独准备着陆页

这套指标体系对于产品运营中可能出现的问题的诊断和来源分析具有非常大的帮助，并用以进行用户行为分析，提高用户留存率。

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